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Enregistrement W3044765755 · doi:10.1002/smll.202002875

Effects of Water and Different Solutes on Carbon‐Nanotube Low‐Voltage Field‐Effect Transistors

2020· article· en· W3044765755 sur OpenAlexfundno aff
Amir M. Foudeh, Raphael Pfattner, Shiheng Lu, Nicola Kubzdela, Theodore Z. Gao, Ting Lei, Zhenan Bao

Notice bibliographique

RevueSmall · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceCarbon nanotubeField-effect transistorNanotechnologyTransistorAqueous solutionDielectricBiosensorVoltageOptoelectronicsChemistryElectrical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Semiconducting single‐walled carbon nanotubes (swCNTs) are a promising class of materials for emerging applications. In particular, they are demonstrated to possess excellent biosensing capabilities, and are poised to address existing challenges in sensor reliability, sensitivity, and selectivity. This work focuses on swCNT field‐effect transistors (FETs) employing rubbery double‐layer capacitive dielectric poly(vinylidene fluoride‐ co ‐hexafluoropropylene). These devices exhibit small device‐to‐device variation as well as high current output at low voltages (<0.5 V), making them compatible with most physiological liquids. Using this platform, the swCNT devices are directly exposed to aqueous solutions containing different solutes to characterize their effects on FET current–voltage (FET I – V ) characteristics. Clear deviation from ideal characteristics is observed when swCNTs are directly contacted by water. Such changes are attributed to strong interactions between water molecules and sp 2 ‐hybridized carbon structures. Selective response to Hg 2+ is discussed along with reversible pH effect using two distinct device geometries. Additionally, the influence of aqueous ammonium/ammonia in direct contact with the swCNTs is investigated. Understanding the FET I – V characteristics of low‐voltage swCNT FETs may provide insights for future development of stable, reliable, and selective biosensor systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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